## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269

## Implementasi Algoritma Resilient untuk Prediksi Potensi Produksi Bawang Merah di Indonesia
Nurhayati 1,* , Mhd. Buhari Sibuea 2 , Dedi Kusbiantoro 1 , Martina Silaban 1 , Anjar Wanto 3
1 Universitas Islam Sumatera Utara, Medan, Indonesia
2 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Medan, Indonesia
3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia Email: 1,* nurhayati@uisu.ac.id, 2 mhd.buhari@umsu.ac.id, 1 dedi.kusbiantoro@fp.uisu.ac.id, 1 martinasilaban4321@gmail.com,
3 anjarwanto@ieee.org Penulis Korespondensi: nurhayati@uisu.ac.id Submitted: 15/09/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Bawang merah merupakan tanaman hortikultura musiman yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan sebagai salah satu komoditas  hortikultura  yang  diprioritaskan  oleh  Dirjen  Hortikultura  maupun  Kementrian  Pertanian  dalam  pengembangan  dan penanganannya. Oleh sebab itu perlu dilakukan prediksi terhadap potensi produksi bawang merah di Indonesia, agar pemerintah memiliki tolak ukur dan informasi dalam menentukan kebijakan ekonomi yang tepat, agar produksi bawang merah dapat terus ditingkatkan atau paling tidak stabil pada tiap tahun nya. Pada penelitian ini, algoritma prediksi yang digunakan adalah algoritma Resilient. Data penelitian yang digunakan adalah data produksi bawang merah yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Penelitian ini akan dianalisis menggunakan empat model arsitektur jaringan, yakni: 6-5-1, 6-10-1, 6-17-1 dan 6-29-1. Berdasarkan analisis dari empat model yang digunakan diperoleh hasil bahwa model 6-17-1 merupakan model terbaik, karena memiliki nilai Mean Square Error (MSE) pengujian yang lebih rendah dibandingkan tiga model yang lain, yaitu sebesar 0,0337792 dan tingkat akurasi yang cukup baik sebesar 79% dengan tingkat error yang digunakan 0,04. Model arsitektur inilah yang akan digunakan untuk melakukan prediksi potensi produksi bawang merah di Indonesia. Berdasarkan hasil prediksi secara keseluruhan dari masing- masing provinsi, potensi  produksi bawang merah Indonesia pada Akhir tahun 2022 cenderung menurun dibandingkan tahun 2021. Kesimpulan yang dapat diperoleh bahwa penerapan algoritma Resilient pada masalah data produksi bawang merah di Indonesia cukup baik, akan tetapi akurasi nya tidak terlalu tinggi sehingga perlu kajian yang lebih dalam lagi.
Kata Kunci: Resilient; Prediksi; Bawang Merah; Produksi; Backpropagation
Abstract −Shallots  are  seasonal  horticultural  crops  with  high  economic  value.  They  are  one  of  the  horticultural  commodities prioritized by the Director General of Horticulture and the Ministry of Agriculture in their development and handling. Therefore, it is necessary to predict the potential of shallot production in Indonesia so that the government has benchmarks and information in determining the right economic policy so that shallot production can continue to be increased or at least be unstable every year. In this study, the prediction algorithm used is the Resilient algorithm. The research data used are shallot production data obtained from the Indonesian Central Statistics Agency. This research will be analyzed using four network architecture models: 6-5-1, 6- 10-1, 6-17-1 and 6-29-1. Based on the analysis of the four models used, the results show that the 6-17-1 model is the best because it has a lower Mean Square Error (MSE) value than the other three models, which is 0.0337792, and the accuracy level is quite good. Of 79% with an error rate of 0.04 used. This architectural model will be used to predict the potential for shallot production in Indonesia. Based on the overall prediction results from each province, the potential for Indonesian shallot production at the end of 2022 tends to decrease compared to 2021. The conclusion can be drawn that the application of the Resilient algorithm to the problem of red onion production data in Indonesia is quite good, but the accuracy is not too high, so a more profound study i s needed.
Keywords : Resilient; Prediction; Shallots; Production; Backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  merah  merupakan  salah  satu  komoditas  hortikultura  yang  diprioritaskan  [1]–[3],  khususnya  oleh  Dirjen Hortikultura maupun kementrian pertanian dalam pengembangan dan penanganannya selain cabai dan jeruk [4]–[6]. Bawang  merah  yang  telah  dikenal  luas  sebagai  bumbu  masak  wajib  dan  utama  bagi  kuliner  tradisional  Indonesia ternyata memiliki juga banyak manfaat lain untuk kesehatan karena kandungan nutrisi dan vitaminnya [7]. Manfaat kesehatan  yang  dapat  diperoleh  dengan  mengkonsumsi  bawang  merah  diantaranya:  meningkatkan  imunitas, meningkatkan kesehatan jantung, mencegah kanker, menurunkan kadar gula darah, menjaga kesehatan pencernaan, menguatkan  tulang,  meningkatkan  kesehatan  otak,  meredakan  stres  dan  mengatasi  radang  tenggorokan  [8]–[10]. Karena  manfaatnya  terutama  untuk  meningkatan  immunitas,  membuat  kebutuhan  akan  bawang  merah  meningkat secara drastis. Beberapa alasan penting lain nya yang menjadikan bawang merah sebagai komoditas prioritas karena kebutuhan akan bawang merah yang terus meningkat dari masa ke masa [11], harga yang sangat fluktuatif dan menjadi salah satu komoditas penyumbang besar terhadap terjadinya inflasi, disparitas harga antara produsen dan konsumen yang relatif besar hingga usaha pertanian bawang merah menjadi sumber pendapatan bagi banyak petani. Tingginya permintaan dan rendahnya produksi Indonesia  hingga tahun 2015  Indonesia  masih  mengimpornya. Dampak  impor bawang merah masih selalu menghantui dan merugikan petani Indonesia karena harga jualnya yang lebih murah [12]. Pada tahun 2016, pemerintah melalui kementan telah menutup keran impor bawang merah. Kerja keras keras petani dan pemerintah telah memberikan hasil, karena mulai tahun 2017 Indonesia telah swasembada bawang merah bahkan menjadi  negara pengekspor bawang merah ke beberapa negara tetanggga seperti Thailand, Vietnam, Malaysia dan Filipina [13]. Sehingga hal ini sangat perlu dipertahankan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
Oleh sebab itu, perlu dilakukan prediksi untuk mengetahui jumlah pengangguran terbuka di Indonesia untuk tahun-tahun  selanjutnya,  hal  ini  dilakukan  agar  pemerintah  memiliki  acuan  dan  pertimbangan  dalam  menentukan kebijakan  maupun  dalam  membuat  langkah-langkah  yang  tepat  untuk  mengatasi  pengangguran  ini.  Tetapi  dalam melakukan  prediksi  tidaklah  mudah,  dibutuhkan  data-data,  metode  serta  langkah-langkah  yang  tepat  agar  hasil prediksi nanti nya dapat dipertanggungjawabkan. Metode yang baik digunakan salah satu nya adalah metode Resilient Backpropagation. Metode Resilient merupakan salah satu metode Jaringan Saraf Tiruan yang sering digunakan untuk melakukan  sebuah  prediksi,  hal  ini  karena  metode  ini  mampu  memprediksi  data  berdasarkan  data-data  terdahulu, sehingga didapatkan hasil prediksi setelah melakukan pembelajaran dan pelatihan berdasarkan data yang sudah pernah terjadi [14]–[21]. Diharapkan dari hasil penelitian ini, maka jumlah pengangguran untuk tahun-tahun selanjutnya pada tiap semesternya dapat diprediksi jumlah nya, sehingga pemerintah Indonesia dapat membuat maupun menentukan kebijakan yang tepat untuk menekan angka pengangguran ini.
Pada  penelitian  sebelumnya,  telah  dilakukan  penelitian  untuk  memprediksi  produksi  bawang  merah  di Kabupaten  Nganjuk.  Metode  yang  digunakan  adalah  Seasonal  ARIMA  (SARIMA).  Data  yang  digunakan  pada penelitian ini bersumber dari BPS kabupaten Nganjuk yang digunakan untuk mencari model terbaik dengan metode SARIMA untuk memprediksi produksi bawang merah periode 2021-2023. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, model terbaik adalah model SARIMA (3,0,2)(2,1,2)12 yang memiliki nilai MAPE sebesar 2,01% [22]. Selanjutnya dilakukan penelitian untuk memprediksi pasokan bawang merah di provinsi Aceh dengan menggunakan metode Auto Regresive Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan adalah time-series (bulanan) selama 6 tahun terakhir yang diperoleh dari BPS provinsi  Aceh, sedangkan desain  opsi  bentuk  dan produk agroindustri menggunakan Analitical Hierarcy  Process  (AHP).  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  ARIMA (p,d,q)  yang  sesuai  adalah (0,0,1),  dengan Mean-Square  20,682,669.  Prediksi  produksi  t+1=  6.662  kuintal,  sedangkan  opsi  desain  skala  agroindustri  adalah mikro dengan bobot (0,59) dan kecil (0,25) dengan prioritas produk utama adalah pasta (0,41), bawang utuh (0,26), dan  bawang  iris  (0,19)  [23].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  dengan  menerapkan  metode  Resilient  untuk memprediksi tingkat pengangguran terbuka di Indonesia menurut pendidikan tertinggi yang ditamatkan. Penelitian ini menggunakan  data  pengangguran  terbuka  menurut  pendidikan  tertinggi  yang  ditamatkan  tahun  2005-2018 berdasarkan  semester,  yang  diperoleh  dari  website  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Berdasarkan  data  ini  akan dibentuk dan ditentukan model arsitektur jaringan, antara lain 12-6- 2, 12-12-2, 12-18-2, 12-24-2, 12-12-12-2, 12-12- 18-2, 12-18-18-2 dan 12-18-24-2. Berdasarkan delapan model ini setelah dilakukan pelatihan dan pengujian diperoleh hasil bahwa model arsitektur terbaik adalah 12-18-2 (12 adalah input layer, 18 adalah jumlah neuron hiden layer dan 2 adalah output layer). Tingkat akurasi dari model arsitektur untuk semester 1 dan semester 2 ini adalah 75% dengan nilai  MSE  sebesar  0,00052083  and  0,00105823  [24].  Penelitian-penelitian  terkait  inilah  yang  melatar  belakangi dilakukannya penelitian ini.
Secara  garis  besar  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  agar  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  pemerintah Indonesia sebagai acuan, referensi dan informasi mengenai potensi tingkat produksi tanaman bawang merah Indonesia di  masa yang akan datang. Selain itu penelitian ini diharapkan dapat  memberikan kontribusi  bagi keilmuan, yakni dengan  memanfaatkan  nya  sebagai  alternatif  yang  lebih  baik  untuk  menyelesaikan  masalah  prediksi  dan  dapat dimanfaatkan oleh para akademisi untuk pengembangan keilmuan lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode  Penelitian  yang  digunakan  adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  metode  Resilient.  Metode  ini  mampu melakukan  prediksi  berdasarkan  data  yang  telah  lampau  (times  series).  Resilient  adalah  merupakan  hasil pengembangan  dari  Backpropagation.  Perubahan  bobot  pada  Backpropagation  dipengaruhi  oleh  learning  rate  dan tergantung dari kemiringan kurva eror (∂E/∂Wij). Semakin kecil learning rate yang digunakan, maka pembelajaran akan lebih lama. Sementara semakin besar tingkat pembelajaran, nilai pembobotan akan jauh dari bobot minimum. Untuk mengatasinya, dikembangkan metode baru yaitu Rprop (Resilient Backpropagation). Metode ini menggunakan tanda (positif atau negatif) dari gradien untuk menunjukkan arah penyesuaian bobot. Sementara ukuran perubahan bobotnya adalah ditentukan oleh penyesuaian nilai  (Δ0) [25]. Metode Resilient mengubah bobot  dan jaringan bias dengan  proses  adaptasi  langsung  dari  pembobotan  berdasarkan  informasi  gradien  lokal  dari  iterasi  pembelajaran, sehingga jumlah iterasi diperlukan mencapai target [26].
Secara umum cara kerja metode Resilient Backpropagation (Rprop) dapat diterangkan sebagai berikut [27]: a. Inisialisasi Penyesuaian Awal Δ ij (t) = Δ 0 = 0, Gradient Awal ∂E/∂W ij . (t-1) = 0 b. Lakukan langkah-langkah berikut sampai bobot konvergen 1. Hitung Gradient ∂E/∂W.t
2. Untuk semua bobot, hitung nilai penyesuaian.
a. Jika ∂E/∂W.t * ∂E/∂W ij . (t-1) ≥ 0 maka Δ ij (t) = b. Jika ∂E/∂W(t) * ∂E/∂Wij . (t-1) < 0 maka
Δ ij (t) =

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
3. Hitung perubahan bobot
a. Jika ∂E/∂W(t) > 0 maka
b. Jika ∂E/∂W(t) < 0 maka
c.   Selesai.

## 2.2 Sumber Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset Produksi Tanaman Bawang Merah (Ton) di Indonesia yang bersumber dari website Badan Pusat Statistik Indonesia [28]. Dataset penelitian dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Produksi Tanaman Bawang Merah (Ton) di Indonesia
No Provinsi 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 1  Aceh 6.707 5.738 6.725 8.845 6.818 8.840 11.246 10.136 2  Sumatera Utara 7.810 9.970 13.369 16.103 16.337 18.072 29.222 53.962 3  Sumatera Barat 61.336 61.568 66.543 95.534 113.865 122.399 153.770 200.366 4  Riau 59 141 303 262 186 507 263 329 5  Jambi 4.836 3.937 4.940 8.941 10.059 9.686 11.977 13.264 6  Sumatera Selatan 151 584 639 1.376 1.443 1.390 934 1.125 7  Bengkulu 461 445 351 478 911 523 1.153 990 8  Lampung 943 1.987 2.574 2.821 3.608 3.634 2.105 1.762 9  Kep.Bangka Belitung 4 15 66 13 86 170 157 208 10  Kepulauan Riau 0 2 0 1 1 95 123 33 11  DKI Jakarta 0 0 47 0 0 0 0 2 12  Jawa Barat 130.083 129.148 141.504 166.865 167.769 173.463 164.827 170.650 13  Jawa Tengah 519.356 471.169 546.686 476.337 445.585 481.890 611.165 564.255 14  DI Yogyakarta 12.360 8.799 12.241 13.980 14.950 16.999 18.811 29.809 15  Jawa Timur 293.179 277.121 304.521 306.316 367.031 407.877 454.584 500.992 16  Banten 1.675 687 701 994 880 1.545 1.404 1.190 17  Bali 11.884 10.148 18.024 20.287 24.267 19.687 14.207 23.215 18  NusaTenggara Barat 117.513 160.201 211.804 195.458 212.885 188.255 188.740 222.620 19  NusaTenggara Timur 2.229 2.082 2.390 7.772 4.542 8.254 10.424 11.430 20  Kalimantan Barat 4 15 106 136 85 53 227 104 21  Kalimantan Tengah 124 81 200 302 696 396 79 34 22  Kalimantan Selatan 475 867 1.160 2.846 1.411 1.143 462 389 23  Kalimantan Timur 388 254 626 564 828 173 267 72 24  Kalimantan Utara 0 0 15 74 95 139 90 88 25  Sulawesi Utara 1.242 1.716 2.556 2.880 3.740 3.139 4.937 4.986 26  Sulawesi Tengah 6.924 8.869 9.088 8.651 8.363 6.508 5.725 4.652 27  Sulawesi Selatan 51.728 69.889 96.256 129.181 92.392 101.762 124.381 183.210 28  Sulawesi Tenggara 369 345 892 372 486 390 655 1.015 29  Gorontalo 122 240 699 1.282 1.409 629 476 346 30  Sulawesi Barat 543 441 302 279 545 507 631 693 31  Maluku 543 451 304 592 1.042 736 1.106 1.013 32  Maluku Utara 218 392 243 115 261 624 951 1.231 33  Papua Barat 5 1.245 168 12 142 184 136 118 34  Papua 718 642 826 487 720 578 209 304 Jumlah 1.233.989  1.229.189  1.446.869  1.470.156  1.503.438  1.580.247  1.815.444  2.004.593
Berdasarkan  Tabel  1,  ada  34  provinsi  yang  terdata  di  BPS.  Setelah  melalui  proses cleaning ,  Provinsi  DKI Jakarta  tidak  dimasukkan  kedalam  proses  prediksi  karena  nilai  produksi  nya  terlalu  banyak  bernilai  0,  agar  tidak mengganggu pada saat proses pelatihan dan pengujian nantinya.

## 2.3 Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 dapat dijabarkan bahwa  hal pertama yang dilakukan adalah pengumpulan dataset, yakni data Produksi Tanaman  Bawang  Merah  (Ton)  di  Indonesia.  Selanjutnya  dilakukan  tahapan praprocessing dan  membagi  data menjadi dua bagian yaitu data yang digunakan untuk pelatihan (training) dan data yang digunakan untuk pengujian (testing). Kemudian menentukan  model arsitektur jaringan yang akan digunakan untuk proses pelatihan dan proses pengujian,  setelah  semua  selesai  dilakukan  akan  diperoleh  hasil  berdasarkan  model  arsitektur  yang  digunakan. Selanjutnya dari beberapa model arsitektur yang digunakan dipilihlah yang terbaik, yang selanjutnya akan digunakan untuk melakukan prediksi.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
Pengumpulan Dataset Data Pengujian Data Pelatihan Pemilihan Arsitektur Jaringan Proses Pelatihan Proses Pengujian Hasil Prediksi
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.4 Normalisasi
Berdasarkan pada tabel 1, data terlebih dahulu dibagi menjadi 2 (dua) bagian. Data tahun 2014-2019 dengan target 2020 digunakan sebagai data pelatihan, sedangkan data tahun 2015-2020 dengan target 2021 digunakan sebagai data pengujian. Kemudian data yang sudah dibagai dua dinormalisasi dengan menggunakan persamaan (1) [29]–[35].
𝑥 ′ = 0,8 (x−b) (a−b) + 0,1 (1)
Keterangan : x' = Hasil normalisasi
x
= Data yang akan dinormalisasi a = Data terkecil dari dataset b = Data terbesar dari dataset 0,8/0,1  = Nilai default normalisasi

## 2.5 Variabel Penelitian dan Kriteria
Variabel  penelitian  yang  digunakan  pada  artikel  ini  ada  2  (dua)  bagian,  yakni  variabel  input  dan  variabel  output. Variabel input masing-masing ada 6 (enam), yakni data produksi tahun 2014-2019 (pelatihan) dan data produksi tahun 2015-2020 (pengujian). Sedangkan variabel output masing-masing ada 1, yakni tahun 2020 dan 2021 yang menjadi target dari data input pelatihan dan pengujian. Sedangkan kriteria yang digunakan ada 33, yakni Provinsi Aceh hingga Papua.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Data Normalisasi
Tabel 2 berikut ini merupakan hasil normalisasi  data tahun 2014-2019 dengan target 2020 yang digunakan sebagai data pelatihan. Data ini diambil berdasarkan pada tabel 1. Data ini dinormalisasi menggunakan fungsi seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 2. Normalisasi Data Pelatihan Data Produksi Tanaman Bawang Merah (Ton) Target (2020) 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1 0,1098 0,1084 0,1098 0,1129 0,1100 0,1129 0,1002 2 0,1114 0,1146 0,1196 0,1236 0,1239 0,1264 0,1032 3 0,1174 0,1149 0,1264 0,1297 0,1355 0,1288 0,1006 4 0,1025 0,1010 0,1010 0,1015 0,1013 0,1023 0,1011 5 0,1007 0,1007 0,1005 0,1007 0,1013 0,1008 0,1002 6 0,1181 0,1129 0,1179 0,1205 0,1219 0,1249 0,1008 7 0,1002 0,1004 0,1010 0,1019 0,1021 0,1009 0,1002 8 0,1071 0,1058 0,1072 0,1131 0,1147 0,1142 0,1009 9 0,2904 0,2890 0,3071 0,3442 0,3455 0,3538 0,1003 10 0,8600 0,7895 0,9000 0,7971 0,7521 0,8052 0,1011 11 0,5290 0,5055 0,5456 0,5483 0,6371 0,6969 0,1072 12 0,1000 0,1000 0,1002 0,1002 0,1001 0,1001 0,1083 13 0,1007 0,1013 0,1017 0,1042 0,1021 0,1017 0,1081 14 0,1002 0,1001 0,1003 0,1004 0,1010 0,1006 0,1009 15 0,1006 0,1004 0,1009 0,1008 0,1012 0,1003 0,1105

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
16 0,1000 0,1000 0,1000 0,1001 0,1001 0,1002 0,1022 17 0,1000 0,1000 0,1001 0,1000 0,1001 0,1002 0,1025 18 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1001 0,1004 19 0,1014 0,1029 0,1038 0,1041 0,1053 0,1053 0,1009 20 0,1008 0,1007 0,1004 0,1009 0,1015 0,1011 0,1010 21 0,1003 0,1006 0,1004 0,1002 0,1004 0,1009 0,1004 22 0,2720 0,3344 0,4099 0,3860 0,4115 0,3755 0,1004 23 0,1033 0,1030 0,1035 0,1114 0,1066 0,1121 0,1014 24 0,1011 0,1009 0,1012 0,1007 0,1011 0,1008 0,1002 25 0,1000 0,1018 0,1002 0,1000 0,1002 0,1003 0,1006 26 0,1001 0,1002 0,1004 0,1004 0,1003 0,1007 0,1005 27 0,1008 0,1006 0,1004 0,1004 0,1008 0,1007 0,1017 28 0,1757 0,2023 0,2409 0,2890 0,2352 0,2489 0,1002 29 0,1101 0,1130 0,1133 0,1127 0,1122 0,1095 0,1001 30 0,1005 0,1005 0,1013 0,1005 0,1007 0,1006 0,1000 31 0,1018 0,1025 0,1037 0,1042 0,1055 0,1046 0,1006 32 0,1898 0,1901 0,1974 0,2398 0,2666 0,2791 0,1003 33 0,1002 0,1009 0,1009 0,1020 0,1021 0,1020 0,1006
Tabel  3  berikut  ini  merupakan  hasil  normalisasi  data  tahun  2015-2020  dengan  target  2021yang  digunakan sebagai data pelatihan. Data ini diambil berdasarkan pada tabel 1. Data ini dinormalisasi menggunakan fungsi seperti yang telah dituliskan pada persamaan (1).
Tabel 3. Normalisasi Data Pengujian Data Produksi Tanaman Bawang Merah (Ton) Target (2021) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 1 0,1075 0,1088 0,1116 0,1089 0,1116 0,1147 0,1133 2 0,1131 0,1175 0,1211 0,1214 0,1237 0,1383 0,1706 3 0,1133 0,1236 0,1266 0,1318 0,1258 0,1186 0,1304 4 0,1009 0,1009 0,1013 0,1012 0,1020 0,1018 0,1016 5 0,1006 0,1005 0,1006 0,1012 0,1007 0,1015 0,1013 6 0,1115 0,1160 0,1183 0,1196 0,1223 0,1246 0,1390 7 0,1003 0,1009 0,1017 0,1018 0,1008 0,1006 0,1005 8 0,1052 0,1065 0,1117 0,1132 0,1127 0,1157 0,1174 9 0,2691 0,2852 0,3184 0,3196 0,3271 0,3158 0,3234 10 0,7167 0,8156 0,7235 0,6833 0,7308 0,9000 0,8386 11 0,4627 0,4986 0,5010 0,5804 0,6339 0,6950 0,7558 12 0,1000 0,1001 0,1002 0,1001 0,1001 0,1003 0,1001 13 0,1011 0,1015 0,1037 0,1018 0,1015 0,1006 0,1005 14 0,1001 0,1003 0,1004 0,1009 0,1005 0,1001 0,1000 15 0,1003 0,1008 0,1007 0,1011 0,1002 0,1003 0,1001 16 0,1000 0,1000 0,1001 0,1001 0,1002 0,1001 0,1001 17 0,1000 0,1001 0,1000 0,1001 0,1002 0,1002 0,1003 18 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 0,1001 0,1002 0,1000 19 0,1026 0,1034 0,1037 0,1047 0,1048 0,1028 0,1023 20 0,1006 0,1004 0,1008 0,1014 0,1010 0,1014 0,1013 21 0,1005 0,1003 0,1002 0,1003 0,1008 0,1012 0,1016 22 0,3097 0,3772 0,3558 0,3787 0,3464 0,3471 0,3914 23 0,1027 0,1031 0,1102 0,1059 0,1108 0,1136 0,1150 24 0,1008 0,1011 0,1006 0,1009 0,1008 0,1003 0,1004 25 0,1016 0,1002 0,1000 0,1002 0,1002 0,1002 0,1002 26 0,1002 0,1004 0,1003 0,1002 0,1007 0,1003 0,1004 27 0,1006 0,1004 0,1004 0,1007 0,1007 0,1008 0,1009 28 0,1915 0,2260 0,2691 0,2209 0,2332 0,2628 0,3398 29 0,1116 0,1119 0,1113 0,1109 0,1085 0,1075 0,1061 30 0,1005 0,1012 0,1005 0,1006 0,1005 0,1009 0,1013 31 0,1022 0,1033 0,1038 0,1049 0,1041 0,1065 0,1065 32 0,1806 0,1871 0,2251 0,2490 0,2602 0,3013 0,3623 33 0,1008 0,1008 0,1018 0,1019 0,1018 0,1012 0,1015
Pengolahan  data  berdasarkan  tabel  2  dan  3  dibantu  dengan  tools  matlab  2011b  dalam  menentukan  model arsitektur terbaik dengan algoritma Resilient. Arsitektur yang digunakan sebanyak 4 (Empat) model, yakni: 6-5-1, 6-

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
10-1, 6-17-1 dan 6-29-1. Cara menentukan model arsitektur terbaik dengan metode Resilient adalah menentukan error minimum dari proses training dan testing yang dilakukan. Tingkat error yang digunakan sebesar 0,04 dengan learning rate 0,01. Pada penelitian ini, parameter kode yang digunakan dianalisis menggunakan aplikasi Matlab 2011b yang dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Parameter dan Kode Program Kode Training Kode Testing
>> net=newff(minmax(P),[hidden layer,output layer],{'tansig',’logsig’},'trainrp'); >> net.IW{1,1}; >> net.b{1}; >> net.LW{2,1}; >> net.b{2}; >> net.trainParam.epochs=1000; >> net.trainParam.show = 25; >> net.trainParam.showCommandLine = 0; >> net.trainParam. showWindow= 1; >> net.trainParam.goal = 0,00001; >> net.trainParam.time = inf; >> net.trainParam.min_grad= 1e-6; >> net.trainParam.max_fail = 5; >> net.trainParam.lr=0.01; >> net.trainParam.delt_inc=1.2; >> net.trainParam.delt_dec=0.5 >> net.trainParam.delta0=0.07 >> net.trainParam.deltamax=50.0 >> net=train(net,P,T) [a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,P,[],[],T)
>> PP=[input data pengujian]
>> TT=[output pengujian]
[a,Pf,Af,e,Perf]=sim(net,PP,[ ],[ ],TT)

## 3.2 Pelatihan dan Pengujian
Penelitian  ini  dianalisis  dengan  menggunakan  4  (empat)  model  arsitektur  jaringan,  diantaranya:  6-5-1  (6  neuron lapisan input, 5 neuron lapisan tersembunyi dan 1 lapisan keluaran), 6-10-1 (6 neuron lapisan input, 10 neuron lapisan tersembunyi, dan 1 lapisan keluaran), 6-17-1 (6 neuron lapisan masukan, 17 neuron lapisan tersembunyi dan 1 lapisan keluaran) dan 6-29-1 (6 neuron lapisan masukan, 29 neuron lapisan tersembunyi dan 1 lapisan keluaran. Parameter pelatihan  dan  pengujian  yang  digunakan  telah  dituliskan  pada  tabel  4.  Berdasarkan  analisis  dengan  menggunakan aplikasi Matlab 2011b dan Microsoft Excel didapatkan model arsitektur terbaik adalah 6-17-1 dengan akurasi sebesar 79%. Pelatihan menggunakan model arsitektur 6-17-1 dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar  2  merupakan  hasil  pelatihan  menggunakan  model  arsitektur  6-17-1,  menghasilkan  konvergensi  pada  saat epoch sebesar 323 iterasi. Untuk tabel pelatihan dan pengujian menggunakan Microsoft Excel dapat dilihat pada tabel 5 berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
Tabel 5. Pelatihan dan Pengujian dengan Model Arsitektur 6-17-1
Data Pelatihan (Training) Data Pengujian (Testing) Data  Target  Output Error SSE Data  Target  Output Error SSE Hasil 1 0,1002  0,1023 -0,0021 0,0000044 1 0,1133  0,1010 0,0123 0,0001505 1 2 0,1032  0,0996 0,0036 0,0000130 2 0,1706  0,0994 0,0712 0,0050744 0 3 0,1006  0,0978 0,0028 0,0000078 3 0,1304  0,1018 0,0286 0,0008173 1 4 0,1011  0,1025 -0,0014 0,0000019 4 0,1016  0,1021 -0,0005 0,0000003 1 5 0,1002  0,1023 -0,0021 0,0000042 5 0,1013  0,1023 -0,0010 0,0000010 1 6 0,1008  0,1007 0,0001 0,0000000 6 0,1390  0,1004 0,0386 0,0014914 1 7 0,1002  0,1020 -0,0018 0,0000034 7 0,1005  0,1023 -0,0018 0,0000034 1 8 0,1009  0,1007 0,0002 0,0000000 8 0,1174  0,1000 0,0174 0,0003014 1 9 0,1003  0,1083 -0,0080 0,0000637 9 0,3234  0,1119 0,2115 0,0447224 0 10 0,1011  0,1001 0,0010 0,0000010 10 0,8386  0,1627 0,6759 0,4568353 0 11 0,1072  0,1086 -0,0014 0,0000019 11 0,7558  0,1160 0,6398 0,4093264 0 12 0,1083  0,1023 0,0060 0,0000359 12 0,1001  0,1023 -0,0022 0,0000047 1 13 0,1081  0,1023 0,0058 0,0000336 13 0,1005  0,1020 -0,0015 0,0000022 1 14 0,1009  0,1022 -0,0013 0,0000018 14 0,1000  0,1024 -0,0024 0,0000055 1 15 0,1105  0,1022 0,0083 0,0000684 15 0,1001  0,1025 -0,0024 0,0000058 1 16 0,1022  0,1023 -0,0001 0,0000000 16 0,1001  0,1023 -0,0022 0,0000048 1 17 0,1025  0,1023 0,0002 0,0000000 17 0,1003  0,1024 -0,0021 0,0000045 1 18 0,1004  0,1024 -0,0020 0,0000040 18 0,1000  0,1023 -0,0023 0,0000051 1 19 0,1009  0,1015 -0,0006 0,0000004 19 0,1023  0,1022 0,0001 0,0000000 1 20 0,1010  0,1023 -0,0013 0,0000017 20 0,1013  0,1022 -0,0009 0,0000008 1 21 0,1004  0,1024 -0,0020 0,0000039 21 0,1016  0,1023 -0,0007 0,0000005 1 22 0,1004  0,0942 0,0062 0,0000386 22 0,3914  0,1320 0,2594 0,0672905 0 23 0,1014  0,1015 -0,0001 0,0000000 23 0,1150  0,0990 0,0160 0,0002548 1 24 0,1002  0,1023 -0,0021 0,0000044 24 0,1004  0,1026 -0,0022 0,0000048 1 25 0,1006  0,1027 -0,0021 0,0000043 25 0,1002  0,1027 -0,0025 0,0000065 1 26 0,1005  0,1023 -0,0018 0,0000034 26 0,1004  0,1023 -0,0019 0,0000035 1 27 0,1017  0,1024 -0,0007 0,0000004 27 0,1009  0,1023 -0,0014 0,0000019 1 28 0,1002  0,0974 0,0028 0,0000077 28 0,3398  0,1052 0,2346 0,0550453 0 29 0,1001  0,1028 -0,0027 0,0000072 29 0,1061  0,1038 0,0023 0,0000052 1 30 0,1000  0,1022 -0,0022 0,0000047 30 0,1013  0,1025 -0,0012 0,0000014 1 31 0,1006  0,1015 -0,0009 0,0000009 31 0,1065  0,1019 0,0046 0,0000214 1 32 0,1003  0,0982 0,0021 0,0000046 32 0,3623  0,0915 0,2708 0,0733187 0 33 0,1006  0,1020 -0,0014 0,0000020 33 0,1015  0,1021 -0,0006 0,0000004 1 Jumlah SSE  0,0003293 Jumlah SSE  1,1147123 79% MSE 0,0000100 MSE 0,0337792 Penjelasan: Data = Jumlah Provinsi di Indonesia yang digunakan sebagai data penelitian
Target   = Hasil dari normalisasi target pelatihan dan normalisasi target pengujian. Output   = Hasil dari Matlab dengan rumus [a, Pf, Af, e, Perf] = sim (net, P, [], [], T), Error = Diperoleh dari nilai Target-Output SSE = Diperoleh dari nilai dari nilai error ^ 2 Jumlah SSE = Nilai keseluruhan SSE Hasil = Jika nilai kesalahan <= 0,04 maka hasilnya benar (1), sebaliknya salah (0). 91% = Diperoleh dari nilai dari jumlah hasil yang benar / 33 × 100 MSE = Diperoleh dari total (SSE) / 33 (jumlah data) Margin error = Jumlah akurasi maksimum 100% dikurangi akurasi yang dihasilkan (79%), menghasilkan 11%.

## 3.3 Penentuan Model Arsitektur Terbaik
Setelah  dianalisis  proses  pelatihan  dan  pengujian  data  pada  model  arsitektur  6-5-1,  6-10-1,  6-17-1  dan  6-29-1 menggunakan  Matlab  2011b  dan  Microsoft  Excel,  maka  didapatkan  model  arsitektur  6-17-1  yang  terbaik,  karena memiliki  nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  pengujian  yang  lebih  rendah  dibandingkan  tiga  model  yang  lain,  yaitu sebesar 0,0337792 dan tingkat akurasi yang cukup baik sebesar 79%. Perbandingan dari 4 (Empat) model arsitektur yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Perbandingan Model Arsitektur
Model Arsitektur Epoch MSE Pelatihan MSE Pengujian Akurasi 6-5-1 119 Iterasi 0,0000100 0,0371135 79% 6-10-1 127 Iterasi 0,0031057 0,0416569 76%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
6-17-1 323 Iterasi 0,0000100 0,0337792 79% 6-29-1 253 Iterasi 0,0000099 0,0390200 79%
Gambar 3. Perbandingan MSE Pengujian dan Akurasi
Berdasarkan  perbandingan  dari  hasil  masing-masing  model  arsitektur  yang  dianalisis  pada  tabel  6,  tidak  terlalu mencolok  perbedaan dari  kemampuan 4 (empat) model tersebut. Akan tetapi  model 6-17-1 terpilih menjadi  model yang terbaik karena memiliki nilai Mean Square error (MSE) pengujian yang lebih rendah dibandingkan tiga model yang lainnya seperti yang dapat dilihat pada gambar 3. Selain itu akurasi nya juga lebih tinggi dibandingkan model 6- 10-1 dan setara dengan akurasi pada model 6-5-1 dan 6-29-1, seperti yang tersaji pada gambar 3. Sebagaimana perlu diketahui, bahwa semakin rendah tingkat kesalahan maka kemampuannya sebuah sistem akan semakin baik.

## 3.4 Hasil Prediksi
Prediksi diperoleh berdasarkan model terbaik 6-17-1 dengan menggunakan rumus persamaan (2).
Estimasi = (𝑥−0,1)(𝑏−𝑎) 0,8 + 𝑎 (2)
Penjelasan : X = Target yang akan di estimasi, a = Data terendah, b = Data tertinggi, 0.1 dan 0.8 = Nilai default untuk melakukan prediksi.
Tabel 7. Perbandingan Data Awal Produksi Bawang Merah dan Hasil Prediksi
Provinsi Produksi Tanaman Bawang Merah (Ton) Prediksi 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Aceh 8.845 6.818 8.840 11.246 10.136 14.280 Sumatera Utara 16.103 16.337 18.072 29.222 53.962 38.682 Bali 20.287 24.267 19.687 14.207 23.215 25.987 Banten 994 880 1.545 1.404 1.190 1.020 Bengkulu 478 911 523 1.153 990 527 DI Yogyakarta 13.980 14.950 16.999 18.811 29.809 26.269 Gorontalo 1.282 1.409 629 476 346 315 Jambi 8.941 10.059 9.686 11.977 13.264 15.267 Jawa Barat 166.865 167.769 173.463 164.827 170.650 157.521 Jawa Tengah 476.337 445.585 481.890 611.165 564.255 520.951 Jawa Timur 306.316 367.031 407.877 454.584 500.992 462.695 Kalimantan Barat 136 85 53 227 104 461 Kalimantan Selatan 2.846 1.411 1.143 462 389 1.020 Kalimantan Tengah 302 696 396 79 34 390 Kalimantan Timur 564 828 173 267 72 179 Kalimantan Utara 74 95 139 90 88 602 Kepulauan Bangka Belitung 13 86 170 157 208 531 Kepulauan Riau 1 1 95 123 33 602 Lampung 2.821 3.608 3.634 2.105 1.762 2.925 Maluku 592 1.042 736 1.106 1.013 597 Maluku Utara 115 261 624 951 1.231 174 Nusa Tenggara Barat 195.458 212.885 188.255 188.740 222.620 205.551 Nusa Tenggara Timur 7.772 4.542 8.254 10.424 11.430 12.234 Papua 487 720 578 209 304 179 Papua Barat 12 142 184 136 118 390 Riau 262 186 507 263 329 390 Sulawesi Barat 279 545 507 631 693 33

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
Provinsi Produksi Tanaman Bawang Merah (Ton) Prediksi 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Sulawesi Selatan 129.181 92.392 101.762 124.381 183.210 169.934 Sulawesi Tengah 8.651 8.363 6.508 5.725 4.652 9.695 Sulawesi Tenggara 372 486 390 655 1.015 33 Sulawesi Utara 2.880 3.740 3.139 4.937 4.986 5.040 Sumatera Barat 95.534 113.865 122.399 153.770 200.366 184.957 Sumatera Selatan 1.376 1.443 1.390 934 1.125 879 Jumlah 1.470.156  1.503.438  1.580.247  1.815.444  2.004.591  1.860.312

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijabarkan dalam artikel ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan bahwa  potensi  produksi  bawang  merah  Indonesia  pada  Akhir  tahun  2022  cenderung  menurun  dibandingkan  tahun 2021  atau  hampir  mendekati  produksi  di  tahun  2020.  Selain  itu  penerapan  algoritma  Resilient  untuk  memprediksi masalah data produksi bawang merah pada tiap provinsi di Indonesia cukup baik, karena menghasilkan akurasi sebesar 79%. Akan tetapi akurasi nya tidak terlalu tinggi sehingga perlu kajian yang lebih dalam lagi untuk meningkatkannya seperti dengan mengganti parameter pada kode program yang digunakan ataupun menggunakan fungsi aktivasi, fungsi pelatihan hingga model arsitektur jaringan yang berbeda dibandingkan penelitian yang telah dilakukan ini.

## REFERENCES
[1] Supyani, S. H. Poromarto, Supriyadi, and Hadiwiyono, “Moler Disease of Shallot in the Last Three Years at Brebes Central Java: The Intensity and Resulting Yields Losses is Increasing,” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , vol. 810, no. 1, pp. 1–5, 2021.
[2] H. S. P. Rahayu, Muchtar, and Saidah, “The feasibility and farmer perception of true shallot seed technology in Sigi District, Central Sulawesi, Indonesia,” Asian Journal of Agriculture , vol. 3, no. 1, pp. 16–21, 2019.
[3] M. Kurniawan, I. Santoso, and M. A. Kamal, “Risk management of shallot supply chain using failure mode effect analysis and analytic network process (case study in Batu, East Java),” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , vol. 230, no. 1, p. 012055, 2019.
[4] F. HASAN, “Efisiensi Keuntungan Usahatani Bawang Merah Di Kabupaten Nganjuk: Pendekatan Stokastik Frontier,” Jurnal Social Economic of Agriculture , vol. 8, no. 1, pp. 94–103, 2019.
[5] B. Sumarni, “Analisis Farmer’s Share Komoditas Bawang Merah,” Jurnal Agercolere , vol. 3, no. 2, pp. 52–56, 2021.
[6] Bina Beru Karo and F. Manik, “Observasi dan Adaptasi 10 Varietas Bawang Merah (Allium cepa) di Berastagi Dataran Tinggi Basah,” Jurnal Agroteknosains , vol. 4, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[7] Dahlianawati, Sofyan, and F. Jakfar, “Analisis Pendapatan Usahatani Bawang Merah (Allium ascalonicum L) Di Kecamatan Banda Baro Kabupaten Aceh Utara,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian , vol. 5, no. 4, pp. 31–44, 2020.
[8] D.  Hendarto, Dahsyatnya Daun  Kemangi,  Bawang  Putih,  Bawang  Merah,  dan  Bengkuang Bagi  Kesehatan , Cetakan  Pe. Jakarta Selatan: Laksana, 2019.
[9] Hartoyo, “Potensi Bawang Merah Sebagai Tanaman Herbal Untuk Kesehatan Masyarakat Desa Jemasih Kec. Ketanggungan Kab. Brebes,” Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia , vol. 5, no. 10, pp. 1109–1120, 2020.
[10]  S. Wenli, H. S. Mohamad, and C. Qi, “The insight and survey on medicinal properties and nutritive components of Shallot,” Journal of Medicinal Plants Research , vol. 13, no. 18, pp. 452–457, 2019.
[11]  R.  I.  Songi,  M.  Baruwadi,  and  A.  Rauf,  “Strategi  Pengembangan  Agribisnis  Bawang  Merah  di  Kecamatan  Paguyaman Kabupaten Boalemo,” AGRINESIA: Jurnal Ilmiah Agribisnis , vol. 3, no. 1, pp. 30–38, 2018.
[12]  M. S. Alkautsar and A. R. A. Saputera, “Pendampingan Wanita Desa Duwel Bojonegoro dalam Melepas Diri dari Belenggu Tengkulak Bawang Merah,” SETARA: Jurnal Studi Gender dan Anak , vol. 1, no. 2, pp. 1–22, 2019.
[13]  Kementan, “Ekspor Bawang Merah ke Thailand, Indonesia Balikkan Keadaan,” Kementrian Pertanian Republik Indonesia , 2022. [Online]. Available: https://www.pertanian.go.id/home/?show=news&act=view&id=2170. [Accessed: 17-Aug-2022].
[14]  Y. Andriani, H. Silitonga, and A. Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan untuk prediksi volume ekspor dan impor migas di Indonesia,” Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 30–40, 2018.
[15]  S.  P.  Siregar,  A.  Wanto,  and  Z.  M.  Nasution,  “Analisis  Akurasi  Arsitektur  JST  Berdasarkan  Jumlah  Penduduk  Pada Kabupaten / Kota di Sumatera Utara,” in Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018, pp. 526–536.
[16]  A. Wanto, “Prediksi Angka Partisipasi Sekolah dengan Fungsi Pelatihan Gradient Descent With Momentum & Adaptive LR,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika (ALGORITMA) , vol. 3, no. 1, pp. 9–20, 2019.
[17]  N. Nasution, A. Zamsuri, L. Lisnawita, and A. Wanto, “Polak-Ribiere updates analysis with binary and linear function in determining coffee exports in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 012089, pp. 1–9, 2018.
[18]  A. Wanto, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Riau,” Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 05, no. 01, pp. 61–74, 2018.
[19]  A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 3, no. 3, pp. 370–380, Jan. 2017.
[20]  I. A. R. Simbolon, F. Yatussa’ada, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Persentase Penduduk Buta Huruf di Indonesia,” Jurnal Informatika Upgris , vol. 4, no. 2, pp. 163–169, 2018.
[21]  A.  Wanto,  “Prediksi  Produktivitas  Jagung  Indonesia  Tahun  2019-2020  Sebagai  Upaya  Antisipasi  Impor  Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation,” SINTECH (Science and Information Technology) , vol. 1, no. 1, pp. 53–62, 2019.
[22]  N.  M.  Sunariadi,  P.  K.  Intan,  D.  C.  R.  Novitasari,  and  Y.  Hariningsih,  “Prediksi  Produksi  Bawang  Merah  di  Kabupaten

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1051 − 1060 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2269
Nganjuk dengan Metode Seasonal Arima (Sarima),” Transformasi : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika , vol. 6, no. 1, pp. 49–60, 2022.
[23]  R. Ardiansyah, R. Jaya, and C. H. Rahmi, “Prediksi Pasokan Bawang Merah Mendukung Desain Pengembangan Agroindustri Di Provinsi Aceh,” Jurnal Teknologi Industri Pertanian , vol. 31, no. 1, pp. 46–52, 2021.
[24]  W.  Saputra,  J.  T.  Hardinata,  and  A.  Wanto,  “Implementation  of  Resilient  Methods  to  Predict  Open  Unemployment  in Indonesia According to Higher Education Completed,” JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering) , vol. 3, no. 1, pp. 163–174, 2019.
[25]  M. Riedmiller and H. Braun, “RPROP - A Fast Adaptive Learning Algorithm,” The International Symposium on Computer and Information Science VII , vol. 1, no. 4, pp. 4–10, 1992.
[26]  W. Saputra, J. T. Hardinata, and A. Wanto, “Resilient method in determining the best architectural model for predicting open unemployment in Indonesia,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 725, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[27]  Apriliyah  and  A.  W.  W.  M,  Wayan  Firdaus,  “Perkiraan  Penjualan  Beban  Listrik  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Resilent Backpropogation (RPROP),” Jurnal Kursor , vol. 4, no. 2, pp. 41–47, 2008.
[28]  BPS, “Produksi  Tanaman  Sayuran,” Badan Pusat Statistik Indonesia , 2022. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/55/61/1/produksi-tanaman-sayuran.html. [Accessed: 14-Aug-2022].
[29]  R. E. Pranata, S. P. Sinaga, and A. Wanto, “Estimasi Wisatawan Mancanegara Yang Datang ke Sumatera Utara Menggunakan Jaringan Saraf,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 97–102, 2018.
[30]  A. A. Fardhani, D. Insani, N. Simanjuntak, and A. Wanto, “Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional Di 33 Kota Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jurnal Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018.
[31]  A. Wanto, M. Zarlis, Sawaluddin, and D. Hartama, “Analysis of Artificial Neural Network Backpropagation Using Conjugate Gradient Fletcher Reeves in the Predicting Process,” in Journal of Physics: Conference Series , 2017, vol. 930, no. 1, pp. 1– 7.
[32]  M.  A.  P.  Hutabarat,  M.  Julham,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Algoritma  Backpropagation  Dalam  Memprediksi  Produksi Tanaman Padi Sawah Menurut Kabupaten/Kota di Sumatera Utara,” Jurnal semanTIK , vol. 4, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[33]  S. Setti and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” JOIN (Jurnal Online Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.
[34]  B. Febriadi, Z. Zamzami, Y. Yunefri, and A. Wanto, “Bipolar function in backpropagation algorithm in predicting Indonesia’s coal exports by major destination countries,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , vol. 420, no. 1, p. 012087, 2018.
[35]  B. K. Sihotang and A. Wanto, “Analisis Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Memprediksi Jumlah Tamu Pada Hotel Non Bintang,” Jurnal Teknologi Informasi Techno , vol. 17, no. 4, pp. 333–346, 2018.